9 LLMs y Agentes de Código Abierto para Observar

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En el último año, ha habido un aumento del interés en los grandes modelos de lenguaje y agentes LLM. A medida que los grandes modelos de lenguaje continúan su ascenso en múltiples campos, comenzarán a ramificarse y a especializarse en dominios específicos para abordar problemas complejos para los que los LLM generales no son adecuados.

Así que echemos un vistazo a algunos LLMs y agentes LLM de código abierto interesantes y nuevos que estamos siguiendo:

Open Interpreter:

Open Interpreter es un proyecto que tiene como objetivo crear un intérprete universal para grandes modelos de lenguaje. Esto permitiría que los LLMs se comuniquen entre sí y accedan a información de una variedad de fuentes, lo que les permitiría compartir información y colaborar en tareas con mayor eficiencia.

El proyecto todavía está en sus primeras etapas, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que se utilizan los LLMs de código abierto. Si tiene éxito, podría llevar a que los LLMs se utilicen en una amplia gama de nuevas aplicaciones, desde el servicio al cliente hasta el diagnóstico médico.

LLama2.c:

LLama2.c es una bifurcación del proyecto LLM de Andrej Karpathy. Está diseñado para ser más eficiente y más fácil de usar que el LLM original. LLama2.c está escrito en C, mientras que el LLM original está escrito en Python. Esto hace que LLama2.c sea más rápido y más eficiente en el uso de memoria que el LLM original. LLama2.c también incluye varias características que facilitan su uso, como una interfaz de línea de comandos y una interfaz gráfica de usuario.

Fooocus:

Fooocus es un proyecto que tiene como objetivo crear un modelo de lenguaje grande (LLM) que pueda centrarse en tareas específicas. Esto permitiría utilizar LLMs para resolver problemas que son demasiado complejos para otros métodos. Por ejemplo, se podría utilizar un LLM centrado en la tarea de escribir código para generar código para aplicaciones de software complejas. O se podría utilizar un LLM centrado en la tarea de traducir idiomas para traducir documentos de un idioma a otro.

El proyecto Fooocus todavía está en sus primeras etapas, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que utilizamos los LLMs. Al centrar los LLMs en tareas específicas, podemos convertirlos en herramientas mucho más poderosas y útiles.

CodeLllama:

CodeLllama es un agente LLM que ha sido entrenado para escribir código y generar código en una variedad de lenguajes de programación. Algunos de los lenguajes incluyen Python, Java y C++. Por supuesto, no es un reemplazo para los programadores, lo que CodeLlama puede hacer es generar código para una variedad de tareas, como crear aplicaciones web, desarrollar aplicaciones móviles y escribir scripts. Liberando tiempo valioso para que los desarrolladores se centren en proyectos y planificación más complejos.

También se puede utilizar para generar código con propósitos específicos, como generar código para implementar un algoritmo específico o generar código para resolver un problema específico. CodeLlama es una herramienta poderosa que puede ser utilizada tanto por programadores experimentados como principiantes.

Llama-gpt:

Llama-gpt es un agente de modelo de lenguaje grande que ha sido entrenado para generar texto en el estilo de GPT-3. Se puede utilizar para crear una variedad de tipos diferentes de contenido, como publicaciones de blog, artículos e historias. Esto podría ser útil para personas como escritores, bloggers y especialistas en marketing que buscan aumentar su productividad. Llama-gpt todavía está en desarrollo, pero ya se ha utilizado para crear una variedad de tipos diferentes de contenido, incluyendo publicaciones de blog, artículos e historias. Es una herramienta prometedora que tiene el potencial de revolucionar la forma en que se crea contenido.

OpenTF:

OpenTF es un proyecto que tiene como objetivo crear una implementación de código abierto de TensorFlow. Esto permitiría utilizar TensorFlow en una gama más amplia de plataformas y también permitiría una mayor personalización y flexibilidad en cómo se utiliza TensorFlow.

Por ejemplo, los desarrolladores podrían utilizar OpenTF para crear sus versiones de TensorFlow que estén optimizadas para tareas o plataformas específicas. Además, OpenTF podría utilizarse para crear nuevas características y funcionalidades que actualmente no están disponibles en la implementación propietaria de TensorFlow. El proyecto tiene como objetivo crear una implementación de código abierto y permitiría utilizar TensorFlow en una gama más amplia de plataformas, incluyendo aquellas que no son compatibles con la versión actual.

Vall-E-X:

Vall-E-X es un proyecto que tiene como objetivo crear un LLM que pueda imitar el habla humana. Aún está en desarrollo, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las computadoras. Actualmente, interactuamos con las computadoras a través de una variedad de interfaces, incluyendo teclados, ratones y pantallas táctiles. Sin embargo, estas interfaces tienen limitaciones en su capacidad para transmitir el lenguaje humano natural.

El proyecto espera superar estas limitaciones permitiendo a los humanos interactuar con las computadoras utilizando lenguaje natural. Esto facilitaría mucho dar instrucciones a las computadoras y hacerles preguntas. También haría posible tener conversaciones más naturales con las computadoras. Vall-E-X todavía está en sus primeras etapas de desarrollo, pero tiene el potencial de cambiar la forma en que interactuamos con las computadoras en el futuro.

AI Town:

AI Town es un proyecto que tiene como objetivo crear un mundo virtual donde los LLMs puedan interactuar entre sí y con los humanos. Por ejemplo, podríamos ver cómo los LLMs interactúan entre sí en un entorno social y cómo responden a diferentes estímulos y preguntas de los humanos. Esta información podría ayudarnos a comprender mejor cómo los LLMs aprenden y piensan, y cómo se pueden utilizar en una variedad de aplicaciones.

Además, AI Town podría utilizarse para crear nuevas formas de entretenimiento y educación. Por ejemplo, podríamos crear mundos virtuales donde los LLMs actúen como guías turísticos o donde proporcionen contenido educativo.

Comunicación sin problemas:

Comunicación sin problemas es un proyecto que tiene como objetivo crear un sistema que pueda traducir automáticamente entre diferentes idiomas. Esto permitiría que las personas de todo el mundo se comuniquen entre sí de manera más fácil y potencialmente en tiempo real.

Estos son solo algunos de los muchos nuevos LLMs y agentes LLM que se están desarrollando. Los LLMs tienen el potencial de revolucionar muchas industrias diferentes, y estamos emocionados de ver qué depara el futuro para esta tecnología.

Conclusión

Es importante mantenerse al día con todos los cambios asociados con los LLMs de código abierto. El mejor lugar para hacerlo es en ODSC West 2023 este 30 de octubre al 2 de noviembre. Con una pista completa dedicada al procesamiento del lenguaje natural y los LLMs, disfrutarás de charlas, sesiones, eventos y más enfocados en este campo de ritmo acelerado.

Las sesiones confirmadas incluyen:

Personalizando LLMs con un Feature Store
Comprendiendo el panorama de los modelos grandes
Creando trabajadores de conocimiento impulsados por LLMs sobre tus datos con LlamaIndex
Aprendizaje auto-supervisado general y eficiente con data2vec
Hacia LLMs explicables y agnósticos del lenguaje
Ajuste fino de LLMs en mensajes de Slack
Más allá de las demostraciones y prototipos: Cómo construir aplicaciones listas para producción utilizando LLMs de código abierto
Automatizando procesos empresariales utilizando LangChain
Conectando modelos de lenguaje grandes: Desafíos y obstáculos comunes

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